심전도 등 의료 인공지능(AI)의 도움을 받는 것만으로 좌심실 박출률의 감소 등 환자의 이상을 진단할 가능성이 두배 가까이 높아진다는 연구 결과가 나왔다.

이상이 있을 수 있다는 AI의 경고만으로 환자를 살릴 기회가 주어진다는 것. 이에 따라 1차 진료에서 이를 활용할 수 있는 방안을 고심해야 한다는 것이 전문가들의 의견이다.

메이요클리닉 연구진은 의료 인공지능이 실제 진단에 미치는 영향에 대한 대규모 비교 분석 연구를 진행하고 현지시각으로 1일 메이요클리닉 프로시딩(Mayo Clinic Proceedings)을 통해 결과를 공개했다(doi.org/10.1016/j.mayocp.2022.04.008).

현재 심장 분야에서는 심전도를 비롯해 다양한 인공지능이 개발되고 있으며 일부 모델은 이미 임상 현장에 보급되고 있는 상태다.

하지만 대부분이 허가용 임상에 그치고 있다는 점에서 아직까지 검증된 리얼월드데이터는 부족한 것이 사실.

메이요클리닉 데이비드(David Rushlow) 교수가 이끄는 연구진이 실제 의료 현장에서 인공지능이 얼마나 효과가 있는지에 대한 대규모 연구를 진행한 이유도 여기에 있다. 실제 효과를 파악하기 위해서다.

이에 따라 연구진은 미국의 48개 의료기관에서 165명의 의사를 통해 1만 1573명의 환자를 대상으로 비교 분석 연구를 진행했다.

심전도 인공지능을 적용해 심장 박출률이 떨어진다는 경고가 나왔을때 심초음파를 받도록 한 의사와 그렇지 않은 경우로 나눠 진단률을 비교한 것이다.

그 결과 심전도 인공지능을 적극적으로 활용한 의사(high adopters)가 그렇지 않은 의사(low adopters)보다 좌심실 박출률이 낮은 환자를 진단할 가능성이 두배 가까이 높았다.

다른 요인들을 모두 제외하고 순수하게 심전도 인공지능의 경고를 받아들이는 효과만 파악해도 진단할 가능성이 1.62배나 높아졌다.

이러한 차이는 전문과목별로도 차이가 있었다. 실제로 내과와 가정의학과 전문의는 인공지능을 적극적으로 활용(high adopters)하는 비율이 매우 높았고 다른 과는 그 비율이 적었다.

하지만 의사로서의 경험이나 환자수, 연령, 성별 등은 인공지능을 활용하는데 유의한 요소가 아니었다.

데이비드 교수는 "인공지능만 잘 활용해도 진단률을 크게 높일 수 있다는 것을 보여준 중요한 연구"라며 "이번 연구는 임상 의사의 워크플로우에 인공지능을 얼마나 편리하게 통합시키는지가 중요한지를 보여준다"고 설명했다.

이어 그는 "인공지능의 이점을 극대화하기 위해서는 의사의 적극적인 협력이 필요하다"며 "이러한 협력의 요소는 의사의 경험과 환자수, 연령, 성별이 영향을 미치지 않는다는 것도 발견했다"고 밝혔다.